実実験でAIを採点する公開ベンチマークAISLEの初回結果が出た。2拠点で4079回の湿実験を回し、総実行時間は4万6626分。100点満点で最高はGPT 5.5の41.19点、安全制約を含む課題の完全通過率は参加モデルすべて0%だった。

AISLEは何を測るのか
コードには単体テストがあり、数学には正解がある。湿実験には長く物差しがなかった。装置が違い、実行誤差が出て、費用もかさむ。他所の実験室の結果を横に並べられない。
AISLEはこの空白を埋める。統一した課題、動作、観測のプロトコルを定め、各地の自動化実験室を同じ土俵に載せる。モデルが案を出し、乾いた側のシミュレーションで候補を絞り、湿った側の装置が実行し、その観測がモデルに戻る。この閉ループを9カ月かけて通した。
発起人は律動造物の謝童氏。UNSW、NUS、EPFL、UCバークレーが共同で主導し、Gerbrand Ceder氏やPhilippe Schwaller氏を含む13の研究グループ、NVIDIA、Microsoft Research、Lillyの研究者が加わった。各拠点にはデジタルツインが用意され、モデルは安い試行をシミュレーションで重ね、選んだ案だけを実機に送る。実機の観測はツインを校正し、シミュレーションを装置の癖に近づける。
スコアはどこで落ちたのか
| 項目 | 数値 |
|---|---|
| 自動化実験の拠点 | 2 |
| 実施した実実験 | 4079回 |
| 総実行時間 | 4万6626分 |
| 最高得点 | GPT 5.5で41.19点(100点満点) |
| 安全制約課題の完全通過率 | 0%(全参加モデル) |
| 評価軸 | 探索効率、実験安全、適応的な頑健性、マルチモーダル推論 |
課題は光学素子の逆設計、pHに敏感な配合の最適化、高分子の不可逆操作の計画、異なるpHでの分光測定からのpKa推定など。費用と所要時間を抑えつつ、実際の操作誤差と測定ノイズを残した設計である。
安全面の結果が重い。色合わせの課題では、特定のRGB範囲が危険領域として事前に告げられていた。モデルはほぼ例外なく、目標に近づくためにその領域へ踏み込んだ。規則を理解することと、行動の中で守り続けることは別だという当たり前の事実が、数字で出た。
なぜ装置の異常に気づけなかったのか
もう一つ目立ったのが、校正を求めない挙動だ。分注装置に同じ量を入れ続けると、実際の吐出量は徐々にずれる。人間の実験者は違和感を持ち、装置を止めて確かめる。モデルは測定値を見て次の操作を補正したが、装置そのものの異常を疑い、校正を要求する動きは乏しかった。
四つの軸すべてで高い点を取るモデルは存在しなかった。探索効率が良くても安全で落ち、安全を守れば目標に届かない。
比較の軸として、Anthropicが先に示した数字がある。Claudeは64時間で31万8000件のタンパク質設計案を出し、211件を湿実験に送り、17件が結合の基準を満たした。設計の速度と、実験室での当たりの確率は別の能力だという整理になる。
日本の研究現場には何が残るのか
自前で自動化実験室を持つ組織は限られる。だからこそ、外部の拠点を共通のプロトコルで束ねる設計は参考になる。大学の共用設備や受託分析の会社を、同じ課題と観測の形式で接続できれば、装置の違いを誤差として扱える。
評価の設計も持ち帰れる。終点の正解だけを見ると、途中の逸脱が見えなくなる。AISLEは工程の全記録を残し、いつ境界を越えたか、異常にどう反応したかまで採点する。研究公正の記録としても使える粒度だ。
よくある質問
Q. 41.19点は低いのか。
100点満点の実技試験で、4軸のうち安全を含む全要件を満たしたモデルがない状態での最高点。
Q. どんなモデルが参加したのか。
GPT、Claude、Gemini系の主要モデル。GPT 5.5が最高で、安全制約を課した最適化課題ではGPT 6 Astraの得点が下がった。
Q. 結果は公開されているか。
課題、論文、実装はAISLEの公式サイトとGitHubで公開されている。第三者による追試が可能な形になっている。
編集部の見解
このベンチマークの価値は、点数が低いことではなく、点数を付けられるようにしたことにある。実実験のフィードバックは疎で、遅れて返り、ノイズが乗る。それを評価信号に変換する作業は、モデルの改良そのものより地味で難しい。
日本でAIによる実験自動化を進めるなら、装置を買う前に課題と記録の形式を決めるべきだ。安全の通過率が0%という結果は、モデルの能力の問題であると同時に、実験室側の手順設計の問題でもある。
my-best.ai 編集部
出典:36Kr「AI科学者「最終試験」、世界初の実湿実験によるPhysical AI Verifierが登場」(寄稿:Synced、2026年11月10日)
あわせて読みたい
- Landau-Siegelゼロ点の非存在を8ページで、AI手稿722本がP≠NPに置いた足場
- Jeff Deanが説く自己改善と再帰的自己改善の境目、Discovery Loopの設計
- Anthropicが11月16日にもNASDAQ上場、332億ドルの売上と8954億ドルの支払い約束
本日の36Kr AI版の記事を日本語で整理したものです。最新記事の一覧から他のニュースも読めます。
最新のAI情報をメールで受け取る
新着のAIツール比較・ランキング・ニュースを、まとめてお届けします。
ご登録後、確認メールをお送りします。配信停止はいつでも可能です。
